한국과학기술원(KAIST)은 최근 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 AI를 활용해 사용자가 원하는 물성을 갖는 나노 신소재를 설계하는 기술 ‘모퓨전’을 개발했다고 23일 밝혔다.

이번 기술의 특징은 생성형 AI를 텍스트·이미지 분석을 넘어 소재 개발 분야에 접목시켰다는 점이다.

최근 개발하는 신소재의 경우 주로 복잡한 구조의 다공성 소재를 사용하는 경우가 잦은데, 컴퓨터를 사용하더라도 입력하는 데이터 형식 제한으로 AI 활용에는 제한이 많았다.

이에 연구팀은 화학 분야 나노 신소재로 주목받고 있는 금속유기골격체(MOF)의 구조를 이해하고 설계할 수 있는 생성형 AI 기술 ‘모퓨전’을 개발했다.

모퓨전은 구조가 복잡한 다공성 물질이라도 3차원 모델링이 가능하도록 새로운 함수가 도입된 것으로 알려졌다.

KAIST 신소재 연구팀 [KAIST 제공]

향후 사용자는 필요한 물성을 숫자와 텍스트 등 다양한 형태로 입력할 수 있으며, 이에 따라 AI는 관련 성질을 가질 것으로 예상되는 물질 구조를 만들어내게 된다.

연구진은 현재 모퓨전 모델이 입력된 물성을 이해하고 비슷한 구조를 만들어내는 생성 효율이 81.7%에 달한다고 밝혔다.

이는 기존에 개발된 다른 신소재 개발 모델과 비교해도 정밀성이 크게 높은 수준이다.

특히 수소 저장 용량을 높이기 위한 MOF 구조 생성에서 모퓨전이 높은 정확도를 보였다는 설명이다.

KAIST 김지한 교수는 "원하는 물성의 소재를 개발하는 것은 소재 분야의 가장 큰 목표"라고 강조했다.

이어 “이번에 개발한 기술은 다공성 소재 개발 분야에서 생성형 인공지능의 도입을 촉진할 것”이라는 포부를 밝혔다.

한편 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 지난 2일 게재됐다.